基于加速KAZE与ORB算法的二维CT影像额窦特征匹配在法医个体识别中的比较研究

本研究针对法医个体识别中DNA、指纹等传统方法受限时的技术难题，创新性地采用二维CT影像额窦(FS)特征匹配技术。东京大学与千叶大学团队通过AKAZE和ORB算法对180例日本死者AMCT/PMCT影像分析，证实AKAZE算法在真阳性率(TPR=0.950)和假阳性率(FPR=0.129)上显著优于ORB，为残缺遗体鉴定提供了自动化、高精度的新方案。

　　

在法医实践中，当传统识别手段如DNA、指纹或牙科记录无法获取时，如何准确鉴定个体身份成为重大挑战。额窦(FS)因其独特的解剖学特征——即使是同卵双胞胎也存在差异，且成年后形态稳定，成为理想的生物识别标记。然而，现有FS识别方法依赖人工测量或主观形态评估，存在效率低、标准化不足等问题。东京大学医学部法医学教研室与千叶大学医学部法医学教育研究中心联合开展了一项突破性研究，通过计算机视觉技术实现了FS识别的自动化与量化。

研究团队收集了180例(男135例，女45例)日本死者的生前(AMCT)与死后(PMCT)CT影像，采用两种特征描述算法——加速KAZE(AKAZE)和定向FAST与旋转BRIEF(ORB)进行图像匹配。AKAZE算法通过非线性尺度空间构建和改进局部差分二值化描述符提取特征，ORB则结合FAST关键点检测与BRIEF描述符。研究创新性地采用汉明距离量化相似度，通过受试者工作特征(ROC)曲线评估算法性能。

关键技术包括：1) 多中心CT影像标准化处理(阈值200HU二值化)；2) 基于OpenCV库的暴力匹配算法；3) 组间比较采用Welch t检验；4) 通过相对技术误差(rTEM<1.5%)验证测量可靠性。样本覆盖19-98岁人群，AMCT-PMCT间隔最长1920天，排除了颅骨骨折等干扰病例。

材料与方法

研究采用16排CT扫描仪获取0.625mm层厚影像，通过Synapse Vincent工作站生成正交多平面重建(MPR)图像。图像经Photoshop统一调整为200×100像素，保留FS黑色区域。

结果

匹配组的平均相似度分数显著低于非匹配组(p<0.001)。AKAZE在所有亚组(性别、年龄、扫描间隔)中均表现更优，总体曲线下面积(AUC)达0.959，最佳截断值65.25时TPR为0.950。ORB的AUC为0.923，TPR为0.883。30天以上间隔组的识别准确率仍保持0.950以上，证实方法对时间差异的鲁棒性。

讨论

该研究首次将AKAZE算法应用于法医影像识别，其非线性扩散处理使FS边缘特征提取更精准。相比传统测量法，该方法具备三大优势：1) 实现全自动量化分析，rTEM<1.5%保证可重复性；2) 兼容不同CT设备获取的影像；3) 对老年人群(60岁以上)仍保持0.970的TPR。尽管简单形态FS可能出现假阳性，但结合其他解剖标记可提升准确性。

这项发表于《国际法医学杂志》的成果，为大规模灾难遇难者识别、历史遗骸鉴定等场景提供了高效解决方案。未来研究可拓展至蝶窦等其他颅腔结构，并开发全自动分割算法以进一步提升效率。研究同时建立了首个日本人群FS影像数据库，为东亚人种法医人类学研究奠定基础。